/ G! D/ B/ {' k( P& }/ z+ }$ i8 C" u* M
〖课程介绍〗
4 T3 n6 i' q6 n$ j目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。
1 P" F5 f: Z" {6 f/ T2 C# G. l" U2 \1 e6 p# }6 n
〖课程目录〗% k4 r2 J& E3 u8 K* Q
第1章 课程导学
6 q% a/ x5 O# T, J* E( k1-1 课程导学 (12:34)
" O: K5 F4 ?1 }3 m6 C5 x1 Z$ Y, b
" q# B @! c; V9 N8 n第2章 基础知识+ s1 x5 |- |$ ?# z$ A" m
2-1 什么是TensorFlow (10:24)5 A. i& l) n+ _) y
2-2 张量、图、会话 (06:17)
0 }4 v y' T& m. _& N2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
7 O) B0 X" }3 u- b2-4 Android操作系统 (16:19), e# W$ H7 P3 Z: f/ Z: D" d* r8 l
2-5 Java安装 (10:15)
& r% K( K8 O+ G4 a- @6 ^2-6 Java环境搭建 (02:40)
3 X/ w" x8 b: h0 n! |, y2-7 Android安装及运行 (10:39)8 X9 _! F8 T) P: A
2-8 第一个Android程序 (05:34)
: o. u; ?; H9 B' r0 `! ~3 S I( r
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）5 G/ @# P6 k6 m% v7 R& p; W8 m
3-1 常用模型 (10:15)( }! `- e8 M3 G
3-2 BP神经网络 (10:53)4 C9 k, T1 J0 n. @# ~7 \) q: T
3-3 循环神经网络（1） (06:58)6 G, q0 T% d+ `$ d W1 o- E" {
3-4 循环神经网络（2） (06:07)) u0 a, M. Z9 M0 J3 v! y
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23); V' L% O; m: K; g/ t
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
+ ?6 ?* j# j6 o8 `, q7 Y3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)% o% d w& \3 v' ], I
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
1 ?5 Q4 ~+ O& F# ~4 `6 w! v' e( |/ w
, x0 u9 f! g( {; L第4章 NLP基础) p. c$ `4 k* o5 m+ C9 x
4-1 NLP基础 (04:19)
$ @$ N! G" v* F. `+ b. J% ?4-2 分词技术 (05:29)
+ e% B! `! b. W4 ^- S4-3 词性标注 (08:34)
* K; E/ ~1 x+ x+ G/ k) P: d+ V1 Y7 x. Q4-4 命名实体识别 (08:25)
6 ?; J3 z/ ]; k) h+ u* ]' e. e1 i4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)# g j; V) u! L0 ?
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
* q, Q2 q8 K, ?! \/ ^: E2 A! V4-7 隐马尔科夫模型 (16:37), p2 ]( J9 ]8 t; b
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
! b4 | ?5 a! o. H, o4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)2 t" N) }$ t* i0 B- U" \0 g
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
$ k' a% i q/ [: g1 H4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)+ D5 E. q- [0 z) W6 F
3 S# v; r9 y4 P. @# Q
第5章 文本处理方法
% ?& k" a* S5 f4 ~% ^+ c5 Q5-1 语料的获取与处理 (15:19)
2 u9 l e& P1 y' D$ C! g5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
( W" m. G' l% G1 E1 B5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)* B7 W/ Z: Z/ L3 O( |) \" w2 ]
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
" w/ _- d! [4 Z5-5 词向量与Word2vec (07:26)& H' r7 m% g; }: I6 B! T6 ^
5-6 文本处理方法 (11:39)
$ N/ h/ k4 w7 Q3 i% c$ @0 U& r* Q' G: T" f4 M( m% c
第6章 实战之聊天语料处理
/ w9 J' S+ [+ Q* G- |" G6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
' F( i. z! r* H$ Q6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)# p! b! b ^% o4 y
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
) F+ B& @! B2 d- p6-4 数据处理-正则表达式 (07:04): |9 b! D+ l% F9 b7 w* D8 V8 m
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
) U- C( e; r8 X* |8 z6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
. d4 A2 i5 {6 j" g8 S+ f3 N9 p6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)0 b+ v C8 \8 G9 P" z6 ^
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
! s2 G& M& y$ H* V6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37). S5 S; c Y; y/ O
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
) Y9 C. L! n9 u4 i6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)6 O- j0 Q! i, J3 t n9 r
6-12 语料处理实战小结 (11:36)% q( H# e, I* j5 e' W
: x, ^1 x% H3 I7 }% ?9 X
第7章 聊天机器人原理
1 b5 B3 ~/ z' S' Q7-1 Seq2Seq模型 (10:37)2 F* Y/ x9 ? T. Z! S8 y- y: H
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
8 T2 A+ k# X) T& d/ k0 d7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)& |# \/ ^7 n, B% d7 ~/ o1 c
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)- [ A! L, |; b. \: |
: T* e6 E. O! W! X
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理5 m( d6 ]# @$ ~; d$ z
8-1 线程处理（1） (09:15); l$ w0 l2 _% r' Y2 X3 H" K `2 a
8-2 线程处理（2） (10:10)2 ~+ ]# X" N% H% e9 g: `- ~
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)! H% y' G1 ]0 K' [0 `
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
$ c- F% A1 J1 Y- c' q8 @( y R8-5 数据操作 转换长度 (07:39)# u- u2 t6 X# }/ d7 U3 N0 C
8-6 batch_flow（1） (07:28)3 @ L+ @7 A3 ]9 q0 I5 @8 K! h
8-7 batch_flow（2） (05:49)
% L9 K% d9 n5 _' [9 b1 M& k8-8 batch_flow（3） (14:43)4 g6 r: r* }* c" \8 h, I
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
+ Y& X) |+ u) D- K8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
9 q; R* u9 x2 T+ t% a+ `* C8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)- Q4 w N; ]: A: a' q8 t% j
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)+ i( q) ?, Q+ h5 Z/ q
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
$ y1 B9 q' b0 \( w# w8 {; ]) c5 V$ j4 i$ J5 u/ m" J
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写2 L/ u2 D* i5 w4 W
9-1 基本流程介绍 (10:37)# B1 V# P- D) B* c' m0 q
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)6 i% Q) E& P6 r! h/ T& [9 O, Z9 U
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
* o5 a4 p2 V2 {& g1 N1 s9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
+ o/ [* J# l) F! n1 ^) R& [& [2 M9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15): e( O2 T0 O# l' e; q
9-6 构建模型（1） (06:43)
0 j% c' e9 c. N! ~2 D# D I9-7 构建模型（2） (08:38)
- d) }3 I9 J6 J w) S+ R2 b9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
L, @" L5 A! { k3 ~9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
9 r9 ^" u! @/ _9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)% P% A8 M* p7 h* ?( e
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
' A; Q) w# c6 Q$ y9-12 构建解码器（1） (08:28): |! i- i$ }: c8 S4 k% [& [
9-13 构建解码器（2） (09:22)
/ |* t% \' _( ~9-14 构建解码器（3） (07:36)
: d) E) T3 Z ~/ u' B( a+ L9-15 构建解码器（4） (09:19)9 ?1 Q+ i2 }& Y
9-16 构建解码器（5） (10:59)1 m4 w& {/ Y) \" u( a
9-17 构建解码器（6） (09:28)
r! ?' Y; r# G$ M5 X. @9-18 构建解码器（7） (14:52)9 r! ] ]- d/ a$ j; ]& Q
9-19 构建解码器（8） (17:02)
6 N0 w" ]) W( r% k9 I3 r9-20 构建优化器（1） (09:56)" N t, T& o/ q, F- U+ V
9-21 构建优化器（2） (08:48)
; d4 ]- o# d7 u8 z& ~9-22 构建优化器（3） (06:01)
9 M( h: u- K7 ? @# \- ^: x: U- f9-23 输入检查 (11:51)
! F1 t/ O5 o q4 p9-24 训练模型 (11:59)+ s0 K$ M: w- y3 ~
9-25 预测模型 (07:22)# w6 E! M- R W; R
" ?- u# e# E1 }
第10章 聊天机器人模型的训练和验证# _! y' L( k* p# ?9 o3 u
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)2 ?- j: [, }) T/ q7 a
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
5 R6 i! h' v2 A6 G; L! w4 x( ?10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
* O7 `+ g! p1 c6 a9 i10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
5 G0 }. k- V( v( s% @ Y10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
% Q) b2 R5 N3 v" U; R10-6 第二种模型训练（1） (11:52), Y+ o+ R' ], c9 \ r" _ c
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
7 _2 B4 u E: v' b% p! E10-8 第二种模型训练（3） (05:34)# l* i: O- ]6 V* R# ]
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
c: g% l* L# ^) b3 z2 V
7 i- s5 o$ \1 C c第11章 Android的打包与发布
C5 ~ Q0 E$ W11-1 新建项目 (07:49)
: O3 `: [1 E! x9 P ?1 u( z11-2 代码结构讲解 (17:15)
/ K+ ]$ N7 s3 k$ P/ Z- ?11-3 私有变量的定义 (12:25)! V7 ^; O7 M3 v: p2 Z5 Q0 l
11-4 参数初始化 (11:54)
+ ~/ t7 H! l9 m9 T11-5 听写UI监听器 (19:18)4 g/ w: x. |; q9 Y) }3 z4 T
11-6 合成回调监听器 (05:58)
9 L/ h( l, R$ J1 l11-7 听写监听器 (27:14)
+ K9 P, v9 f- J8 f11-8 语音合成参数设置 (08:59)% z. Y; t1 A0 k1 k: B. Q2 q
11-9 完善项目 (21:32)- ]7 Q" x4 o D5 z/ e
11-10 打包发布 (07:15)
3 _: e1 n% U" ^2 V5 g3 K5 K4 Q- I' i' } j! q( }
〖下载地址〗
4 o+ Q! n T& d3 q9 Q+ E% ?: I% E1 Y
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
5 x5 U+ e; e5 U8 x, n4 U全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html2 B9 @' E# G; O2 d2 q
|
[复制链接]
